• 4차산업연구
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• 제2권2호
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• pp.1-9
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• 2022

Purpose - The purpose is to present an efficient library-use education model in the form of flip learning, reflecting traditional teaching methods and gamification elements even in such non-face-to-face and face-to-face situations after COVID-19. Research design, data, and methodology - Research on library use education, research on ubiquitous environment and gamification instructional design, flip the learning, and gamification elements are classified, compared, and analyzed to present educational models for library education, COVID-19 Pandemic situation, and subsequent library use education. Result - We propose an e-learning content development strategy for flipped learning-based library education. First, benchmark and use the existing educational contents. Second, a user-friendly interface is configured so that learners can flexibly organize their learning contents. Third, it allows learners to experience it directly or indirectly in a virtual space. Conclusion - If the e-learning environment can be standardized to the level of schools or educational institutions, a good educational model that can be used not only in library user education but also in other fields will be possible.

• 한국디지털건축인테리어학회논문집
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• 제12권3호
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• pp.101-109
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• 2012

Recently, the roof garden of the large commercial facilities has been changed as a complex cultural space follow the users' diverse needs. It is focused on large commercial facilities on Seoul and Gyeonggi area but large commercial facilities of the province still has not been able to respond to the needs of users. Thus, the present condition of roof gardens was compared space components with physical environmental factors in Seoul, Gyeonggi and Daejeon, Chungcheong. Throughout the comparison, roof gardens in Daejeon and Chungcheong area were focused on finding ways to improve As a result, roof gardens in Seoul and Gyeonggi area were applied to a variety of factors in space components experience, learning, performance, exhibition and etc. It is composed to take place of various acts in the roof garden. On the other hand, roof gardens in Daejeon and Chungcheong were not applied a variety space components by comparing Seoul and Gyeonggi area. Physical environmental factors also were insufficient by comparing Seoul and Gyeonggi area the landscape, awning facilities, amenities for handicapped. As described above, space components and physical environmental factors in Daejeon and Chungcheong area roof gardens were insufficient. To perform the role of the roof garden changing as a complex cultural space and to confront to the users' needs space component such as learning, performance, exhibition should be considered during planning. And physical environmental factors supportable space components should be considered together.

• 한국가정과교육학회지
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• 제13권1호
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• pp.55-72
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• 2001

This study is to develop teaching aids in the area of Clothing and Textiles based on cooperative learning as an alternative to increase the quality of Home Economics class. It is very difficult to control students because of noise coming from activities. when teachers teach students with cooperative learning strategy a classroom with restricted space. Sometimes the activities will disturb other classes in the school. which will harm the real purpose of cooperative learning. However. we have more positive results from cooperative learning method. because students have more chance to improve their personal skills. easily solve a problem together and openly express their opinions. Moreover. we found that they understand the subjects and increase their attention much better because they are tested right after learning. We anticipate that the developed teaching aids will be a great help to improve middle school Home Economics class.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.565-570
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• 2015

Supervised machine learning has become popular in discovering context descriptions from sensor data. However, collecting a large amount of labeled training data in order to guarantee good performance requires a great deal of expense and time. For this reason, semi-supervised learning has recently been developed due to its superior performance despite using only a small number of labeled data. In the existing semi-supervised learning algorithms, unlabeled data are used to build a graph Laplacian in order to represent an intrinsic data geometry. In this paper, we represent the unlabeled data as the spatial-temporal dataset by considering smoothly moving objects over time and space. The developed algorithm is evaluated for position estimation of a smartphone-based robot. In comparison with other state-of-art semi-supervised learning, our algorithm performs more accurate location estimates.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.464-470
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• 2018

With the introduction of the e-learning since 2000, the place of the education has not been limited to off-line, but the range of it has become broader in online. The e-learning market has evolved steadily over time. With the advent of the term "Edu-tech", which means a combination of education and technology, various IT technologies have incorporated education. Particularly, the Korean education market collects patterns by computerizing the learning history in classes taught according to curriculums. Because of that environment, various personalized learning services have been developed which maximize the effect of the learning. These services have qualitative differences depending on how many data is accumulated and algorithms are developed for the precise analysis. The purpose of this study is to recognize and data-ize OMR marking by the most suitable method to convert analog data into digital data without harming the Korean education system.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.1793-1802
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• 2017

In the recent years, IT and Network Technology has rapidly advanced environment in accordance with the needs of the times, the usage of the smart learning service is increasing. Smart learning is extended from e-learning which is limited concept of space and place. This system can be easily exposed to the various security threats due to characteristic of wireless service system. Therefore, this paper proposes the improvement methods of smart learning system security by use of faults analysis methods such as the FTA(Fault Tree Analysis) and FMECA(Failure Mode Effects and Criticality Analysis) utilizing the consolidated analysis method which maximized advantage and minimized disadvantage of each technique.

• 정보교육학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.1-10
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• 2003

웹 기반 교육은 하이퍼텍스트의 기술과 인터넷의 전송속도 증가에 따른 다양한 상호작용을 기반으로 원격교육을 가능하게 하는 새로운 학습 환경이다. 즉, 이것은 학습자가 자신의 필요와 요구에 따라 비순차적으로 융통성 있게 정보에 접근하고 자신의 경로를 개발할 수 있는 학습자 중심의 환경을 제공한다. 하지만 이러한 학습 환경은 학습자의 학습경로 선택의 어려움, 방향상실의 위험성, 인지과부하의 문제 등 이전에는 없었던 새로운 문제들을 야기하고 있다. 이러한 문제들은 학습동기와 흥미유지에 방해가 되어 결국 학습효과를 떨어뜨리게 된다. 이 연구는 초등학교 학생들의 학습에 대한 흥미를 지속시키기 위한 방안으로 3D 기반 공간 항해 시스템을 제안하고, 이를 구현 한 다음 그 효과를 검증한다.

• 한국음향학회지
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• 제39권4호
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• pp.246-254
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• 2020

본 논문에서는 학습 기반 압축 센싱 기법을 이용한 측면주사 소나 영상의 비균일 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 Iterative Shrinkage and Thresholding Algorithm(ISTA) 알고리즘을 기반으로 하고 있으며 성능 향상을 위해 학습네트워크의 비선형성을 강화시키는 전략을 선택하였다. 제안된 구조는 입력 신호를 비선형 변환과 초기화 하는 부분, Sparse 공간으로 변환 및 역변환하는 ISTA block, 특징 공간에서 픽셀 공간으로 변환하는 부분으로 구성된다. 제안된 기법은 다양한 모의 실험을 통해 잡음 제거 성능 및 메모리 효율성 측면에서 우수함이 입증되었다.

• 데이타베이스연구회지:데이타베이스연구
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• 제34권3호
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• pp.3-13
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• 2018

자동문서분류(Text Classification)는 주어진 텍스트 문서를 이에 적합한 카테고리로 분류하는 텍스트 마이닝 기술 중의 하나로서 스팸메일 탐지, 뉴스분류, 자동응답, 감성분석, 쳇봇 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 일반적으로 자동문서분류 시스템은 기계학습 알고리즘을 활용하며, 이 중에서 텍스트 데이터에 적합한 알고리즘인 나이브베이즈(Naive Bayes), 지지벡터머신(Support Vector Machine) 등이 합리적 수준의 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 최근 딥러닝 기술의 발전에 따라 자동문서분류 시스템의 성능을 개선하기 위해 순환신경망(Recurrent Neural Network)과 콘볼루션 신경망(Convolutional Neural Network)을 적용하는 연구가 소개되고 있다. 그러나 이러한 최신 기법들이 아직 완벽한 수준의 문서분류에는 미치지 못하고 있다. 본 논문은 그 이유가 텍스트 데이터가 단어 차원 중심의 벡터로 표현되어 텍스트에 내재한 의미 정보를 훼손하는데 주목하고, 선행 연구에서 그 효능이 검증된 시멘틱 텐서공간모델에 기반하여 심층 신경망 아키텍처를 제안하고 이를 활용한 문서분류기의 성능이 대폭 상승함을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.139-147
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• 2009

메모리 기반 추론 기법은 단순히 학습패턴이나 대표패턴의 형태로 메모리에 저장하며 테스트 패턴과의 거리 계산을 통하여 분류한다. 이 기법의 가장 큰 문제점은 학습 패턴 전체를 메모리에 저장하거나 학습 패턴들을 대표 패턴으로 대체하는 방법을 사용함으로 다른 기계학습 방법에 비하여 많은 메모리 공간을 필요로 하며, 저장되는 학습패턴이 증가할수록 분류에 필요한 시간도 많이 소요된다는 단점을 갖는다. 본 논문은 효율적인 메모리 사용과 분류 성능의 향상을 위한 EAS 기법을 제안하였다. 즉, 학습패턴에 대해 분할공간을 생성한 후 생성된 각 분할공간을 MDL기법과 PM기법으로 평가하였다. 그리고 평가 결과 가장 우수한 분할공간만을 취하여 대표패턴으로 삼고 나머지는 다시 분할하여 평가를 반복하는 기법이다. UCI Machine Learning Repository에서 벤치마크 데이터를 발췌한 실험 자료를 사용하여 제안한 기법의 성능과 메모리 사용량에 있어 우수함을 입증하였다.